01.Tornado简介

Tornado是一个Python web框架和异步网络库，最初由FriendFeed开发。通过使用非阻塞网络I/O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，使其成为长轮询、WebSockets和其他需要与每个用户建立长期连接的应用程序的理想选择。

Tornado大致可分为三个主要部分：

• web框架（包括创建web应用程序的子类RequestHandler和各种支持类）。
• HTTP的客户端和服务器端实现（HTTPServer和AsyncHTTPClient）。
• 一个异步网络库，包括IOLoop和IOStream类，它们是HTTP组件的构建块，也可用于实现其他协议。

Tornado web框架和HTTP服务器共同提供了WSGI的全栈替代方案。虽然可以将Tornado HTTP服务器用作其他WSGI框架的容器（WSGIContainer），但这种组合有局限性，要充分利用Tornado，您需要同时使用Tornado的web框架和HTTP服务器。

1.1线程与WSGI

Tornado不同于大多数Python web框架。它不是基于WSGI的，通常每个进程只运行一个线程。

虽然tornado.WSGI模块中提供了对WSGI的一些支持，但它不是开发的重点，大多数应用程序都应该直接使用tornado自己的接口（如tornado.web）来编写，而不是使用WSGI。

一般来说，Tornado代码不是线程安全的。Tornado中唯一可以从其他线程安全调用的方法是IOLoop.add_callback。您还可以使用IOLoop.run_in_executor在另一个线程上异步运行阻塞函数，但请注意，传递给run_in_excutor的函数应避免引用任何Tornado对象。run_in_executor是与阻塞代码交互的推荐方式。

1.2asyncio集成

Tornado与标准库asyncio模块集成在一起，并共享相同的事件循环（自Tornado 5.0以来默认）。一般来说，为asyncio设计的库可以与Tornado自由混合使用。

1.3安装

pip install tornado

Tornado列在PyPI中，可以用pip安装。请注意，源代码发行版包含以这种方式安装Tornado时不存在的演示应用程序，因此您可能希望下载源代码tar包的副本或克隆git存储库。

先决条件：Tornado 6.3需要Python 3.8或更高版本。以下可选软件包可能有用：

• pycurl由可选的tornado.curlhttpclient使用。需要Libcurl 7.22或更高版本。
• pycares是一种替代的非阻塞DNS解析器，可以在线程不合适时使用。

平台：Tornado专为类Unix平台设计，在支持epoll（Linux）、kqueue（BSD/macOS）或/dev/poll（Solaris）的系统上具有最佳性能和可扩展性。

Tornado也将在Windows上运行，尽管官方不支持或不建议在生产环境中使用此配置。Windows上缺少一些功能（包括多进程模式），可扩展性有限（尽管Tornado是在支持Windows的asyncio上构建的，但Tornado不使用Windows上可扩展网络所需的API）。

1.4示例

这是一个简单的 “Hello，world” Tornado网络应用程序示例：

import asyncio
import tornado

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, world")

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

async def main():
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    await asyncio.Event().wait()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

这个例子没有使用Tornado的任何异步功能。

1.5异步和非阻塞I/O

实时网络功能要求每个用户都有一个长期空闲的连接。在传统的同步web服务器中，这意味着为每个用户分配一个线程，这可能非常昂贵。

为了最大限度地降低并发连接的成本，Tornado使用了单线程事件循环。这意味着所有应用程序代码都应该以异步和非阻塞为目标，因为一次只能有一个操作处于活动状态。

异步和非阻塞这两个术语密切相关，经常可以互换使用，但它们并不完全相同。

1.5.1阻塞

函数在返回之前等待发生某些事情时会阻塞。一个函数可能会因多种原因而阻塞：网络I/O、磁盘I/O、互斥等。事实上，每个函数在运行和使用CPU时都会阻塞，至少有一点点（举一个极端的例子，说明为什么CPU阻塞必须像其他类型的阻塞一样受到重视，可以考虑像bcrypt这样的密码散列函数，其设计使用数百毫秒的CPU时间，远远超过典型的网络或磁盘访问）。

函数在某些方面可以是阻塞的，在其他方面可以是非阻塞的。在Tornado的背景下，我们通常在网络I/O的背景下谈论阻塞，尽管各种阻塞都要尽量减少。

1.5.2异步

异步函数在完成之前返回，通常会在触发应用程序中的某些未来操作之前在后台进行一些工作（与正常的同步函数不同，后者在返回之前会做所有要做的事情）。异步接口有很多风格：

• 回调参数
• 返回占位符（Future、Promise、Deferred）
• 交付到队列
• 回调注册表（例如POSIX信号）

无论使用哪种类型的接口，异步函数与调用者的交互方式都是不同的；没有免费的方法可以使同步函数以对调用者透明的方式异步（像gevent这样的系统使用轻量级线程来提供与异步系统相当的性能，但它们实际上并没有使事情异步）。

Tornado中的异步操作通常返回占位符对象（Futures），但使用回调的IOLoop等一些低级组件除外。占位符对象（Futures）通常使用wait或yield关键字转换为结果。

1.5.3示例

以下是一个同步函数示例：

from tornado.httpclient import HTTPClient

def synchronous_fetch(url):
    http_client = HTTPClient()
    response = http_client.fetch(url)
    return response.body

以下是作为本机协程异步重写的同一函数：

from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient

async def asynchronous_fetch(url):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    response = await http_client.fetch(url)
    return response.body

或者为了与旧版本的Python兼容，使用tornado.gen模块：

from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient
from tornado import gen

@gen.coroutine
def async_fetch_gen(url):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    response = yield http_client.fetch(url)
    raise gen.Return(response.body)

协程有点神奇，但它们在内部的作用是这样的：

from tornado.concurrent import Future

def async_fetch_manual(url):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    my_future = Future()
    fetch_future = http_client.fetch(url)
    def on_fetch(f):
        my_future.set_result(f.result().body)
    fetch_future.add_done_callback(on_fetch)
    return my_future

请注意，协程在获取完成之前返回其Future。这就是协程异步的原因。

你可以用协程做任何事情，也可以通过传递回调对象来做，但协程通过让你以同步的方式组织代码，提供了一个重要的简化。这对于错误处理尤其重要，因为try/except块在协程中的工作方式与您所期望的一样，而这在回调中很难实现。

1.6协程

在Tornado中，推荐使用协程编写异步代码。协程使用Python的wait关键字来暂停和恢复执行，而不是一系列回调（在gevent等框架中看到的协作轻量级线程有时也被称为协程，但在Tornado中，所有协程都使用显式上下文开关，被称为异步函数）。

协程几乎和同步代码一样简单，但没有线程的开销。它们还通过减少可能发生上下文切换的地方的数量，使并发性更容易推理。

例子：

async def fetch_coroutine(url):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    response = await http_client.fetch(url)
    return response.body

1.6.1原生协程与装饰器协程

Python 3.5引入了async和wait关键字（使用这些关键字的函数也称为“原生协程”）。为了与旧版本的Python兼容，您可以使用tornado.gen.coroutine装饰器使用“装饰”或“基于yield”的协程。

只要有可能，建议使用原生协程。仅在需要与旧版本的Python兼容时使用装饰器协程。Tornado文档中的示例通常会使用原生形式。

这两种形式之间的翻译通常很简单：

# 装饰器:                        # 原生:

# Normal function declaration
# with decorator                # "async def" keywords
@gen.coroutine
def a():                        async def a():
    # "yield" all async funcs       # "await" all async funcs
    b = yield c()                   b = await c()
    # "return" and "yield"
    # cannot be mixed in
    # Python 2, so raise a
    # special exception.            # Return normally
    raise gen.Return(b)             return b

下面概述了这两种协程形式之间的其他差异。

• 原生协程：
• 通常更快。
• 可以使用async for和async with语句，这使一些模式变得简单得多。
• 除非你 await 或 yield，否则根本不执行。一旦调用，修饰后的协程就可以在“后台”开始运行。请注意，对于这两种协程，使用 wait 或 yield 都很重要，这样任何异常都有地方可抛出。

• 装饰器协程：
• 与consident.futures包进行额外集成，允许直接生成executor.submit的结果。对于原生协程，请改用IOLoop.run_in_executor。
• 通过生成列表或字典来支持等待多个对象的简略表达方式。在原生协程中使用tornado.gen.multi来实现这一点。
• 可以通过转换函数注册表支持与包括Twisted在内的其他软件包的集成。要在原生协程中访问此功能，请使用tornado.gen.convert_generated。
• 始终返回Future对象。原生协程返回一个不是Future的可唤醒对象。在Tornado中，两者大多可以互换。